• Truco de IA para trabajar mejor

• Claude convierte la IA en tu oficina

• Clawdbot: el asistente IA de código abierto que controla tu ordenador

• El 35% de los trabajadores de España usan IA

• Microsoft lanza Maia 200

• Guía GRATIS de IA

🤖Truco de IA para trabajar

🚀 ¡La NUEVA LOCURA de Gemini que Nadie Esperaba!

Gemini acaba de integrar una función que lo cambia TODO: ahora puedes conectar tus cuadernos de Notebook LMdirectamente con Gemini, y usar toda esa información para generar resúmenes, dashboards interactivos, presentaciones automáticas, ¡y hasta exámenes finales personalizados! 🤯📚

Imagina esto: tienes un cuaderno lleno de documentos, vídeos, PDFs y fuentes… y ahora Gemini puede leerlo, entenderlo y trabajar con él como si fuera parte de su cerebro. Literalmente puedes hacerle preguntas complejas, pedirle que te cree una interfaz de aprendizaje, o generar ideas visuales directamente desde tu conocimiento organizado. Es como tener tu propio analista de IA 24/7. 💡⚡

Y lo mejor: no necesitas ser usuario Pro.

Better prompts. Better AI output.

AI gets smarter when your input is complete. Wispr Flow helps you think out loud and capture full context by voice, then turns that speech into a clean, structured prompt you can paste into ChatGPT, Claude, or any assistant. No more chopping up thoughts into typed paragraphs. Preserve constraints, examples, edge cases, and tone by speaking them once. The result is faster iteration, more precise outputs, and less time re-prompting. Try Wispr Flow for AI or see a 30-second demo.

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🤖Claude convierte la IA en tu oficina

Anthropic ha presentado una importante actualización para su asistente Claude, que ahora integra directamente aplicaciones como Slack, Figma, Canva, Asana y Box dentro de su interfaz. Esta funcionalidad, disponible para los planes Pro, Max, Team y Enterprise, elimina la necesidad de cambiar de pestañas o recordar contraseñas. El asistente es capaz de gestionar estas herramientas de forma fluida desde una sola ventana de conversación, lo que mejora notablemente la eficiencia en entornos laborales.

Entre las novedades, destaca la futura mejora de su herramienta “Cowork”, que permitirá asignar tareas complejas y observar cómo Claude actualiza gráficos o analiza datos sin intervención directa, todo en tiempo real. Sin embargo, Anthropic recuerda a los usuarios ser prudentes con la información sensible y recomienda crear carpetas específicas para compartir contenido con Claude en lugar de ofrecer acceso completo a documentos o cuentas.

En paralelo, Claude ha incorporado soporte para Excel, permitiendo analizar libros de trabajo completos, depurar errores, probar escenarios y modificar supuestos sin alterar fórmulas ni dependencias. Esta funcionalidad, actualmente en beta, permite navegar modelos financieros complejos, construir nuevas plantillas o rellenar existentes, con explicaciones detalladas a nivel de celda.

Todo esto se apoya en una evolución tecnológica clave: la llegada oficial de MCP Apps como extensión del protocolo MCP. Esta arquitectura permite que las herramientas devuelvan componentes de interfaz gráfica interactivos directamente en la conversación. Desde formularios y cuadros de mando hasta visualizaciones o flujos de trabajo en varios pasos, ahora los modelos pueden presentar interfaces tan intuitivas como una aplicación web, pero integradas en la conversación.

Las MCP Apps ya son compatibles con Claude, ChatGPT, Visual Studio Code (en la versión Insiders) y Goose, permitiendo que una app creada para una plataforma funcione en múltiples clientes sin necesidad de reescribir código. Esta capacidad hace posible nuevas experiencias interactivas como revisar contratos, explorar datos de ventas o monitorizar servidores en tiempo real, todo desde el asistente.

Además, la seguridad ha sido una prioridad: los contenidos UI se ejecutan en iframes aislados, con comunicación auditable y validación previa de recursos. Las interacciones requieren consentimiento explícito y los desarrolladores pueden actualizar el contexto del modelo dinámicamente sin romper la conversación.

Con esta convergencia entre asistentes inteligentes, herramientas empresariales y experiencias visuales ricas, Anthropic y sus socios (como OpenAI, JetBrains, Microsoft o AWS) están sentando las bases para una nueva generación de productividad asistida por IA, donde el usuario navega a través de un único agente confiable en lugar de saltar entre aplicaciones desconectadas.

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🟢Clawdbot: el asistente IA de código abierto que controla tu ordenador

Peter Steinberger, el ingeniero austriaco que fundó y vendió PSPDFKit por cientos de millones, ha vuelto a dar que hablar con el lanzamiento de Clawdbot, un asistente de inteligencia artificial de código abierto que está causando sensación. En apenas unos días, Clawdbot superó las 15.000 estrellas en GitHub, convirtiéndose en uno de los proyectos más virales del momento.

A diferencia de otros asistentes digitales limitados a responder comandos, Clawdbot se instala localmente en tu ordenador (Mac, Windows, Linux, incluso Raspberry Pi) y ofrece un control total sobre tu sistema: ejecuta comandos en la terminal, gestiona archivos, navega por la web, rellena formularios, publica contenidos, e incluso actúa proactivamente sin necesidad de que le hables.

Clawdbot se conecta a plataformas como WhatsApp, Telegram, Discord, Slack, Signal, iMessage o Microsoft Teams. Un único proceso gateway gestiona los canales mediante WebSocket, mientras que pequeños nodos locales se encargan del procesamiento pesado. La integración es tan profunda que puede automatizar tareas cotidianas como reservar vuelos, monitorizar mercados de criptomonedas, preparar el correo matutino o ajustar la iluminación de tu casa según tu calendario.

Uno de sus puntos fuertes es la flexibilidad: puedes usar modelos de IA como Claude, OpenAI o incluso modelos locales. Dispone de memoria persistente, lo que le permite mantener el contexto durante días, y ofrece más de 50 integraciones listas para usar (como Gmail, GitHub, Spotify o Home Assistant). Incluso puedes enseñarle nuevas habilidades simplemente pidiéndoselo.

Casos reales que ya se han visto:

• Un usuario fotografía su comida en Telegram y Clawdbot registra automáticamente las calorías y los macronutrientes.

• Otro comienza el día con las luces encendiéndose suavemente, el calendario revisado y la bandeja de entrada vacía—todo gestionado por el bot mientras dormía.

• Desarrolladores han reactivado portátiles antiguos para convertirlos en agentes autónomos 24/7.

• En entornos corporativos, ya hay quien lo utiliza para monitorizar canales internos y programar publicaciones en redes sociales.

A pesar de su enorme potencial, Clawdbot no está exento de riesgos. Su capacidad para controlar todo el sistema operativo plantea serias preocupaciones de seguridad, especialmente si se configura sin precaución. Los propios desarrolladores recomiendan probarlo en una máquina dedicada o aislada, ya que se trata de una herramienta sin cortapisas.

Para algunos críticos, no es más que un “wrapper con control del navegador”, pero lo cierto es que nadie había logrado este nivel de ejecución proactiva, multicanal, autoalojada y gratuita hasta ahora.

El futuro de los asistentes personales impulsados por IA ya está aquí. Clawdbot no es Siri, ni Alexa, ni Cortana: es un empleado digital a tiempo completo y sin descanso. Y todo apunta a que este tipo de herramientas podrían ser el motor detrás de las próximas startups de mil millones de euros dirigidas por una sola persona.

La IA está cambiándolo todo. Que no te pille sin preparar.

Cada semana salen nuevas herramientas, actualizaciones y formas más avanzadas de trabajar. Y estar al día es lo que separa a las empresas y a los profesionales que ganan ventaja de las que se quedan apagando fuegos.

En muchas empresas la IA se queda en curiosidad o en pruebas sueltas.
La diferencia aparece cuando el equipo aprende a aplicarla con criterio, con un marco claro y buenas prácticas, para que el impacto sea inmediato en el día a día: más productividad, mejor calidad, menos errores y decisiones más ágiles.

¿Qué hacemos exactamente?

• Formación práctica por perfiles y áreas: negocio, operaciones, finanzas, RRHH, marketing, comercial, etc.

• Casos de uso aplicados a vuestro día a día: ejemplos, ejercicios y escenarios con vuestro contexto.

• Uso responsable y seguro: qué se puede compartir, cómo validar salidas y cómo evitar riesgos.

• Un punto de consultoría: identificamos oportunidades y priorizamos casos de uso para que la formación tenga impacto inmediato.

Ya hay equipos que están haciendo en minutos lo que antes les llevaba horas.
Y el tuyo puede ser el siguiente.

Si Quieres que tu o tu equipo también estéis a la vanguardia, Responde este correo, entra a este enlace o escribe a [email protected]

🧑El 35% de los trabajadores de España usan IA

El 35 % de los trabajadores en España ya utiliza herramientas de inteligencia artificial generativa en su día a día, especialmente asistentes conversacionales como ChatGPT o Claude, para tareas como redactar textos, resumir documentos o analizar datos. Este dato refleja una transformación laboral en marcha, aunque más fragmentada y desigual de lo que podría parecer.

Una adopción creciente pero desigual

En el contexto global, el uso de IA en el entorno profesional se ha duplicado en los últimos años. En muchos países, entre un 30 % y un 40 % de empleados ya usan IA para automatizar funciones rutinarias. Sin embargo, su adopción depende mucho del sector, del tamaño de la empresa y del nivel formativo. Los sectores tecnológicos y de servicios lideran su implementación, mientras que industrias como la construcción o muchas pymes siguen lejos de dar el salto.

En España, estudios como el de la Fundación Cotec o las encuestas del INE confirman que la adopción empresarial es todavía minoritaria y muy desigual. El 58,7 % del sector TIC emplea IA, pero en construcción el uso apenas supera el 11 %. Además, las grandes empresas (58,2 %) lideran la adopción frente a las microempresas (13,4 %), que componen la gran mayoría del tejido productivo nacional.

Qué tareas se están automatizando

Las aplicaciones más comunes de la IA en el trabajo incluyen:

• Generación y edición de textos (emails, informes, contenidos)

• Resúmenes automáticos y extracción de insights de datos

• Asistencia en presentaciones y creatividad

• Automatización de agendas y tareas repetitivas

• Atención al cliente con chatbots

Estas tareas, tradicionalmente asignadas a trabajadores junior, son ahora asumidas parcial o totalmente por sistemas de IA, reduciendo tiempos y costes.

IA sin supervisión: el auge del “Shadow AI”

Una tendencia creciente es la integración espontánea y no oficial de IA por parte de empleados sin directrices ni supervisión corporativa. Esta “IA en la sombra” plantea riesgos importantes: falta de seguridad, problemas legales, pérdida de control sobre datos sensibles y descoordinación en los flujos de trabajo.

Impactos estructurales en el mundo laboral

1. Redefinición de roles: La IA desplaza tareas mecánicas hacia los algoritmos, mientras que las funciones humanas se enfocan en la creatividad, el juicio y la estrategia.

2. Nueva formación: Un 78 % de los trabajadores demanda formación en IA, pero los cursos genéricos ya no son suficientes. Cada sector necesita capacitaciones específicas y prácticas.

3. Riesgos organizativos: Muchas iniciativas corporativas fallan por falta de estrategia o por no lograr integrarse en los procesos reales de trabajo. De 300 proyectos analizados por el MIT, solo el 5 % ha sido rentable.

4. Desigualdad interna: Dentro de las oficinas se está generando una brecha entre trabajadores proactivos que usan IA y otros que temen equivocarse, afectando al rendimiento general de los equipos.

El choque entre potencial y realidad

Casos como Salesforce (que ha reducido un 44 % de su plantilla de soporte gracias a agentes de IA) o Klarna (que despidió al 40 % del personal de atención al cliente) muestran el potencial de automatización en tareas muy concretas. Pero llevar esta eficiencia a áreas más complejas sigue siendo difícil.

El principal escollo no es técnico, sino cultural y organizativo: muchas pymes no tienen tiempo ni conocimientos para explorar estas herramientas. Además, persiste el escepticismo sobre cómo se usan los datos en las versiones comerciales de los modelos, especialmente los gratuitos.

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🟢Microsoft lanza Maia 200

Microsoft ha presentado oficialmente Maia 200, su segundo chip de inteligencia artificial de desarrollo propio, diseñado para ejecutar modelos de IA a gran escala en sus centros de datos. La compañía asegura que esta nueva generación, fabricada con el proceso de 3 nanómetros de TSMC, ofrece un rendimiento un 30 % superior al de los chips equivalentes de Amazon (Trainium) y Google (TPU) al mismo precio.

Los Maia 200 ya están operativos en centros de datos de Iowa, y pronto se desplegarán en Arizona. Cada unidad puede conectarse con hasta 6.144 chips para lograr una potencia de cómputo masiva, lo que los convierte en piezas clave dentro del ecosistema de Microsoft para servicios como Azure, Microsoft 365 Copilot o los proyectos del equipo de superinteligencia liderado por Mustafa Suleyman.

¿Por qué es importante?

Este movimiento forma parte de una estrategia clara de Microsoft —al igual que Google y Amazon— para reducir su dependencia de Nvidia, que domina actualmente el mercado de chips de IA pero con altos costes y disponibilidad limitada. Aunque Microsoft aún necesita los chips de Nvidia para el entrenamiento de modelos, los Maia 200 cubrirán la fase de inferencia (uso posterior al entrenamiento), que también requiere gran capacidad de cómputo pero permite más flexibilidad en costes y suministro.

En busca de autonomía y eficiencia

Con Maia 200, Microsoft entra en una competencia directa con sus rivales tecnológicos. Mientras Amazon y Google llevan años desarrollando sus propios chips, Microsoft ha tardado más en sumarse a esta carrera, aunque ahora lo hace con una segunda generación mientras otros van ya por la tercera o cuarta.

El objetivo no es solo rendimiento, sino también eficiencia por dólar, un aspecto crítico en un contexto donde el coste de mantener centros de datos para IA se cuenta en miles de millones. Cuanto más rápido se pueden desplegar y poner en funcionamiento estos chips, antes pueden empezar a generar retorno económico.

El Maia 200 se incorpora en racks de servidores, cada uno con bandejas que albergan cuatro chips, y Microsoft presume de su rapidez de implementación: desde la llegada de los componentes hasta la ejecución de modelos pasan solo unos días.

Limitaciones y contexto

Pese a los avances, los expertos coinciden en que chips como Maia 200 funcionarán muy bien para las propias necesidades de Microsoft, pero no representan aún una amenaza seria para Nvidia en el mercado de clientes externos o aplicaciones más versátiles. Los chips de Nvidia siguen siendo más demandados por su capacidad multipropósito y su madurez en el ecosistema de IA.

Aun así, Microsoft ya trabaja en Maia 300, la próxima evolución de esta línea, consolidando su apuesta por el hardware personalizado como un pilar estratégico para su futuro en la inteligencia artificial.

Gracias por llegar hasta aquí! Tengo un regalo para ti

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Disfrútala aprendiendo y recuerda, quedarse atrás con la IA no es una opción